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贷后预警尖峰告警的drift monitoring实战

共计 30 章节
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01
课程导论
什么是贷后预警尖峰告警？Drift…
课程导论Drift
02
数据漂移基础
数据漂移（Data Drift）的定… · 类型（概念漂移 · 协变量漂移
数据漂移基础Data
03
尖峰告警场景
贷后场景中哪些指标容易产生尖峰告警（… · 催收成功率 · 还款率）
尖峰告警场景贷后场景
04
环境搭建
Python环境 · Jupyter Notebook · 关键库（numpy
环境搭建Python
05
数据准备
模拟贷后数据集生成（包含正常期与异常…
数据准备模拟贷后数据集生…
06
特征工程
针对贷后预警的时序特征提取（滚动窗口… · 滞后特征 · 差分特征）
特征工程针对贷后预警的时…
07
统计检验方法（一）
KS检验（Kolmogorov-Sm…
统计检验方法KS
08
统计检验方法（二）
PSI（Population Sta…
统计检验方法PSI
09
统计检验方法（三）
JS散度（Jensen-Shanno…
统计检验方法JS
10
基于距离的漂移检测
使用MMD（Maximum Mean…
基于距离的漂移检…MMD
11
基于模型的漂移检测
利用分类器（如随机森林）的AUC变化…
基于模型的漂移检…AUC
12
尖峰告警阈值设计
动态阈值 vs 静态阈值 · 基于百分位数与移动平均的阈值策略
尖峰告警阈值设计vs
13
多指标联合告警
如何组合多个特征漂移分数生成综合告警…
多指标联合告警如何组合多个特征…
14
时间窗口策略
滑动窗口大小选择 · 步长设置对告警延迟与准确率的影响
时间窗口策略滑动窗口大小选择
15
告警降噪
如何过滤掉季节性波动与随机噪声导致的…
告警降噪如何过滤掉季节性…
16
实时监控架构
基于Kafka + Flink +…
实时监控架构Kafka
17
离线批处理架构
基于Spark或Pandas的日/周…
离线批处理架构Spark
18
告警通知集成
将告警信号接入钉钉 · 企业微信 · 邮件或PagerDuty
告警通知集成将告警信号接入钉…
19
案例实战（一）
逾期率尖峰告警——从数据到告警的全流…
案例实战逾期率尖峰告警
20
案例实战（二）
催收成功率骤降——多特征联合漂移检测…
案例实战催收成功率骤降
21
案例实战（三）
还款渠道异常——基于PSI与KS的混…
案例实战PSI
22
模型回测与评估
如何评估漂移检测模型的精确率 · 召回率与F1-score
模型回测评估
23
A/B测试与漂移监控
在A/B测试场景下如何区分策略效果与…
A/B测试
24
可解释性
SHAP与LIME在漂移特征归因中的…
可解释性SHAP
25
告警响应SOP
收到尖峰告警后的标准处置流程（排查 · 确认 · 回滚
SOP告警响应
26
监控看板设计
使用Grafana或Plotly D…
监控看板设计Grafana
27
自动化运维
基于Airflow调度漂移检测任务与…
自动化运维Airflow
28
常见陷阱与避坑指南
数据泄露 · 窗口边界效应 · 多重比较问题
常见陷阱避坑指南
29
生产环境部署
模型打包（ONNX/PMML） · API服务化（Flask/FastA… · 容器化（Docker）
生产环境部署ONNX/PMML
30
课程总结与展望
从Drift Monitoring到… · 未来贷后风控的智能化趋势
课程总结Drift